k-means-Rückgabewert in R

Angesichts der zwischen Summe der Quadrate betweenss und der Vektor, der innerhalb von Summe der Quadrate für jedes cluster withinss die Formeln sind diese:

totss = tot.withinss + betweenss
tot.withinss = sum(withinss)

Zum Beispiel, wenn es nur ein cluster dann betweenss wäre 0es wäre nur eine Komponente in withinss und totss = tot.withinss = withinss.

Zur weiteren Abklärung können wir berechnen diese verschiedenen Mengen uns angesichts der cluster-Zuordnungen und helfen können, klären Sie Ihre Bedeutung. Betrachten Sie die Daten x und die cluster-Zuordnungen cl$cluster aus dem Beispiel in help(kmeans). Definieren Sie die Summe der Quadrate Funktion wie folgt -- dieser subtrahiert den Mittelwert von jeder Spalte von x aus, die Spalte und dann die Summen der Quadrate der einzelnen Elemente der verbleibenden matrix:

# or ss <- function(x) sum(apply(x, 2, function(x) x - mean(x))^2)
ss <- function(x) sum(scale(x, scale = FALSE)^2)

Dann haben wir die folgenden. Beachten Sie, dass cl$centers[cl$cluster, ] sind ausgestattet Werte, d.h. es iis eine matrix mit einer Zeile pro Punkt, so dass die I-te Zeile ist das Zentrum des Clusters, die den I-TEN Punkt gehört.

example(kmeans) # create x and cl

betweenss <- ss(cl$centers[cl$cluster,]) # or ss(fitted(cl))

withinss <- sapply(split(as.data.frame(x), cl$cluster), ss)
tot.withinss <- sum(withinss) # or  resid <- x - fitted(cl); ss(resid)

totss <- ss(x) # or tot.withinss + betweenss

cat("totss:", totss, "tot.withinss:", tot.withinss, 
  "betweenss:", betweenss, "\n")

# compare above to:

str(cl)

EDIT:

Da diese Frage beantwortet wurde, R ist mit einer zusätzlichen ähnlichen kmeans Beispiele (example(kmeans)) und eine neue fitted.kmeans Methode, und wir nun zeigen, wie die Einbauküche Methode passt in das oben in den Kommentaren Hinterkante der code-Zeilen.

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